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奖励优化缩放定律再审视
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AI 综述
2026-10-01，arXiv 发表一篇 Machine Learning Theory 论文，重新审视奖励优化的缩放定律。论文提出奖励优化性能的缩放定律为 Θ(√min{log(M), K})，其中 M 为训练数据中的比较次数，K 为 KL 散度预算；拟合优度 R² 达 97%–99%。报道未涉及此前版本或矛盾信息。
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最新进展10月1日 12:00
论文提出奖励优化缩放定律 Θ(√min{log(M), K})，R² 达 97%–99%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv · Machine Learning Theory重新审视奖励优化的缩放定律
论文提出奖励优化性能的缩放定律 $\Theta(\sqrt{\min\{\log(M),K\}})$，其中 $M$ 为训练数据中的比较次数，$K$ 为 KL 散度预算，拟合优度 $R^2$ 达 97%–99%。
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